🎯 Hiểu về Training vs Inference trong AI – Một cách trực quan!

[dangquangminh]

🎯 Hiểu về Training vs Inference trong AI – Một cách trực quan!

Trong thế giới AI, có hai giai đoạn cực kỳ quan trọng:

1. Training (Huấn luyện): Dạy cho mô hình học từ dữ liệu.
2. Inference (Suy luận): Dùng mô hình đã học để dự đoán hoặc trả lời.

🕸 Hình trên so sánh nhu cầu tài nguyên của hai loại tác vụ: huấn luyện và suy luận, áp dụng cho hai kiểu mô hình phổ biến:

• LLM (Large Language Model) – ví dụ như ChatGPT
• Ranking Model – thường dùng trong hệ thống tìm kiếm hoặc gợi ý (như Google, Facebook News Feed)

---

🔍 Phân tích biểu đồ radar (hình ngũ giác):

Các trục đại diện cho 5 yếu tố kỹ thuật cần thiết:

• Network Bandwidth (Băng thông mạng)
• Network Latency Sensitivity (Độ nhạy với độ trễ mạng)
• Compute (Nhu cầu xử lý tính toán)
• Memory Capacity (Dung lượng bộ nhớ)
• Memory Bandwidth (Băng thông bộ nhớ)

---

🧠 So sánh nổi bật:

📌 Training Phase (bên trái):

• LLM Training đòi hỏi cực cao về Compute và Network Bandwidth.
• Ranking Training yêu cầu ít hơn một chút, nhưng vẫn cần khá nhiều tài nguyên.

📌 Inference Phase (bên phải):

• LLM Inference yêu cầu cao về Compute, Memory Capacity và rất nhạy với Network Latency – vì cần phản hồi nhanh như khi bạn hỏi ChatGPT.
• Ranking Inference ít yêu cầu hơn, nhưng vẫn cần băng thông bộ nhớ tốt.

---

💡 Ví dụ dễ hiểu:

• Training giống như bạn học cho kỳ thi cuối kỳ – cần thời gian dài, máy tính mạnh, nhiều RAM, và tải dữ liệu lớn.
• Inference giống như khi đi thi – bạn cần nhớ đúng, tính nhanh và phản hồi tức thì (latency thấp).

---

🔥 Kết luận cho người mới học AI:

• Nếu bạn định làm hạ tầng cho AI, hãy xác định rõ bạn đang phục vụ cho "Training" hay "Inference".
• Training cần nhiều GPU mạnh và mạng tốc độ cao.
• Inference cần phản hồi nhanh, tối ưu bộ nhớ và giảm độ trễ.

---

Bạn đang làm việc với AI theo hướng nào: Huấn luyện hay triển khai mô hình? Hãy comment chia sẻ nhé! 👇